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J-GLOBAL ID：202202260356424652   整理番号：22A0769844

高温NiCr基合金の酸化速度論と破砕挙動を予測するためのデータ分析の利用で学んだ教訓【JST・京大機械翻訳】

Lessons Learned in Employing Data Analytics to Predict Oxidation Kinetics and Spallation Behavior of High-Temperature NiCr-Based Alloys

著者 (7件)： Pillai R. (Materials Science and Technology Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA) ,  Romedenne M. (Materials Science and Technology Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA) ,  Peng J. (Materials Science and Technology Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA) ,  Pint B. A. (Materials Science and Technology Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA) ,  Haynes J. A. (Materials Science and Technology Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA) ,  Muralidharan G. (Materials Science and Technology Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA) ,  Shin D. (Materials Science and Technology Division, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, USA)
資料名： Oxidation of Metals  (Oxidation of Metals)
巻： 97  号： 1-2  ページ： 51-76  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0165C  ISSN： 0030-770X  CODEN： OXMEAF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習(ML)は,開発コスト,リスク,および時間を低減する能力による限られた実験的研究または物理的ベースのシミュレーションのみに基づく,従来の材料開発方法よりも材料特性の予測において多くの利点を提供できる。しかし,これまで,多成分高温合金の酸化挙動において,一貫して測定および十分な実験データおよび固有の複雑性の欠如のため,MLによる合金酸化動力学および破砕挙動を予測するために,限られた努力がなされてきた。以前の研究は,合金組成と操作条件の関数としてNiCr基合金の酸化動力学を予測するMLの能力を報告した。本研究では,速度定数と破砕確率の予測におけるMLモデルの性能を,実験データセット(データ分析)のデータ分布,合金組成,曝露環境,及び選択した酸化アプローチが,測定した質量変化(単純な放物則又は統計的繰返し酸化モデルのいずれかを用いて)から速度値を抽出するための役割の観点から評価した。予測を改善し,以前に訓練されたモデルの外挿能力を高めるための潜在的戦略を論じた。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *高温 ,  *合金 ,  *酸化 ,  外挿法 ,  耐熱合金 ,  破砕 ,  データ解析 ,  機械学習
準シソーラス用語： 操作条件 ,  材料開発 ,  速度定数 ,  材料特性 ,  繰返し酸化 ,  酸化挙動 ,  合金組成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機械学習 ,  Ni-Cr合金 ,  酸化速度論 ,  破砕挙動

分類 (1件)： 腐食  (WB03030B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 酸化速度論 ,  破砕 ,  挙動 ,  予測 ,  データ分析 ,  教訓